AB atypica-user-interview
Проводите симулированные ИИ интервью с пользователями и фокус-группы, используя библиотеку человекоподобных персон atypica.ai. Каждая персона — это ИИ, который ведет себя как реальный человек — с определенным бэкграундом, личностью и мнениями. Используйте этот навык всякий раз, когда вам нужны пользовательские исследования, отзывы о продукте, UX-тестирование или вы хотите понять, что думают, чувствуют или сделали бы разные типы реальных людей — без привлечения реальных участников. Срабатывает по фразам вроде «интервьюировать пользователей», «спросить реальных людей», «фокус-группа», «исследование пользователей», «поговорить с пользователями», «получить отзывы пользователей», «симулировать интервью», «тестировать с пользователями» или любому запросу на сбор качественных человеческих инсайтов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run AI-simulated user interviews and focus group discussions using aty…»
Run AI-simulated user interviews and focus group discussions using atypica.ai's library of human-like personas. Each persona is an AI that behaves like a real person — with a specific background, personality, and opinions. Use this skill whenever you need user research, product feedback, UX testing, or want to understand what different types of real people think, feel, or would do — without recruiting actual participants. Trigger on phrases like "interview users", "ask real people", "focus group", "user research", "talk to users", "get user feedback", "simulate interviews", "test with users", or any request to gather qualitative human insights.
Проводите симулированные ИИ интервью с пользователями и фокус-группы, используя библиотеку человекоподобных персон atypica.ai. Каждая персона — это ИИ…
Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3079 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 652 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.